发明专利 已授权

一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法

📄 申请号:CN202510978587.1 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2025-07-16
公开号
CN120493210B
公开日
2025-09-16
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

极地海冰监测, 海洋环境监测, 气候变化研究, 极地科学考察, 极地航行保障

摘要

本发明提供一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法,该方法通过对目标区域内的SAR数据、MODIS数据、AMSR2数据及MIRAS数据进行特征提取,构建图像和序列特征数据集,利用设计的多模态数据融合网络对图像和序列特征数据集进行融合,得到新的序列特征数据集,利用多种机器学习回归模型对序列特征数据集进行训练,选取指标最优的机器学习回归模型用于海冰厚度反演,删去光学数据,重新训练得到海冰厚度反演模型,再利用云掩膜数据将目标区域分为有云和无云区域,对有云和无云区域分别应用相应的反演模型。本发明充分融合了各类遥感数据在海冰厚度反演上的优势,可实现海冰的连续大面积冰厚信息提取,具有更好的普适性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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